Le Big Data, concepts, outils et méthodes

L’objectif de ce cours est de fournir une connaissance générale sur les big data.

A l’issue de cours, les étudiants doivent être en mesure :

• de connaître les origines de Big Data ;
• de connaître les opportunités liées à l’utilisation de big data ;
• d’avoir des notions liées aux outils et les processus de manipulations des big data (da façon succinctes) ;
• d’appréhender les modes opératoires d’exploration, de préparation et de présentation des données ;
• d’avoir des connaissances sur les outils du marché.

Au-delà des aspects conceptuels et méthodologiques, cette formation se veut pratique et concrète ; aussi, à l’issue de cette formation, le participant aura toutes les cartes en mains pour savoir agir dans le but de préserver et de développer ses capacités de développement de valeur.

D’autres objectifs pourront être définis et adaptés en fonction du cahier des charges de l’école.

Pré-requis proposés pour mieux appréhender ce cours :

• Parler et écrire l’anglais couramment (pour les cours dispensés en anglais ou pour des recherches à effectuer en langue anglaise) ;
• Avoir déjà des bases de la recherche d’information sur internet ;
• Savoir travailler en groupe ;
• Etre ouvert à développer des capacités d’intelligence collective (travail en groupe, échange de la connaissance, remise en cause des acquis, acceptation de la contradiction) ;
• Etre disposé à travailler sous contrainte horaire (nombreux exercices sur des délais courts et des présentations rapides avec un visuel) ;
• Maîtriser la suite Microsoft Office (MS Word, MS Excel et MS Powerpoint) ou équivalent ;
• Être intéressé de monter en compétence sur la connaissance des big data, de leur potentiel, des outils pour les manipuler.

En fonction du cahier des charges et des contraintes de l’école, cette liste de pré-requis pourra être adaptée.

Trois axes proposés :

• Pour 25 % : Exposés théoriques, apports méthodologiques illustrés de nombreux exemples concrets, compléments d’informations ;
• Pour 25 % : Présentation et utilisation d’outils, de méthodes de mise en applications ;
• Pour 50 % : Etudes de cas et ateliers de mise en pratique (si possible sur des sujets des apprenants, de leur filière).

La pédagogie pourra s’adapter au mode de fonctionnement et aux contraintes de l’école mais aussi aux apprenants. En effet, certaines écoles privilégient particulièrement l’apprentissage par la mise en pratique et l’implication plus importante des apprenants (pédagogie inversée). De plus, elles souhaitent que les cas d’utilisation proposés soient en rapport avec l’industrie des apprenants et la réalité du marché, ce que EXPERLIGENCE réalise de plus en plus considérant qu’il est indispensable de donner les moyens aux apprenant d’être en mesure de s’approprier ainsi les concepts, méthodes et mais aussi et surtout la façon de les utiliser !

Différentes formules possibles :

• Séminaire en présentiel de 3 jours (21 heures), suivi d’une soutenance 3 semaines plus tard (prévoir une demi-heure à une heure par groupe selon l’importance des enjeux et du sujet) ;
• Modules de 1,5 à 7 heures répartis sur le semestre ;
• Adaptation de la durée au cahier des charges de l’école ;
• Sur mesure.

Étudiants souhaitant développer ou approfondir des compétences complémentaires.

Étudiants souhaitant évoluer vers l’entreprenariat et/ou ayant un projet de développement d’affaires.

Étudiants intéressés par les nouvelles tendances liés à l’utilisation des big-data.

AVERTISSEMENT

Ce cours est proposé par défaut sous la forme d’un séminaire de 3 jours. Il pourra être adapté aux contraintes et objectifs pédagogiques de l’école, tant sur la forme que son contenu.

Ce programme est susceptible d’évoluer (autant sur le fond que sur la forme), d’être partiellement modifié ou réorganisé, en fonction de l’évolution de l’actualité sur ce sujet, du cahier des charges de l’école, des attentes et implications des participants, etc… , ceci dans le respect des objectifs fixés et avec l’accord du donneur d’ordre et des participants.

PROGRAMME PROPOSE

Introduction : les origines du big data

• La perception de la donnée
• Des causes économiques et technologiques
• La donnée et l’information
• La valeur
• Les ressources nécessaires
• De grandes opportunités
• Le Big Data dans les organisations

Le mouvement NoSQL

• Bases relationnelles, les raisons d’une domination
• Le dogme remis en question
• Les différentes catégories de solutions
• Le NoSQL est-il l’avenir des bases de données ?

Le framework Hadoop

• Automatiser le calcul parallèle
• L’algorithme MapReduce
• Des exemples d’usage de MapReduce
• Le framework Hadoop
• Au-delà de MapReduce

Exploration et préparation de données

• Le déluge des données
• L’exploration de données
• La préparation de données
• Les outils de préparation de données

La “Dataviz”, visualisation des données

• Pourquoi visualiser l’information ?
• Quels graphes pour quels usages ?
• Représentation de données complexes

Les outils du Big Data

• La jungle de l’éléphant
• Les composants d’Apache Hadoop
• Les principales distributions Hadoop
• Les briques analytiques à venir
• Les librairies de calcul

Bilan du cours

Cas pratiques tout au long du cours

• Exercices de prise en main,
• Ateliers en groupes (ou individuellement),
• Présentation des travaux réalisés.

Études de cas finales (le cas échéant)

• Travail de groupe (ou individuel) à préparer et à présenter au dernier cours ou a une date convenue, selon le cahier des charges convenu.

Proposé par l’école :

• Disposer idéalement d’une salle informatique équipée d’ordinateurs, en quantité suffisante, ayants accès à Internet et équipés de Microsoft Word (ou équivalent) et Microsoft Powerpoint (ou équivalent) ;
• Mettre à disposition une connexion Internet, avec un débit raisonnable, pour chaque étudiant ;
• Capacité d’impressions ;
• Capacité de projection.

Nécessaire à chaque étudiant (sous sa responsabilité) :

• Ordinateur équipé de logiciels permettant la prise de notes ;
• Ordinateur équipé de logiciels permettant de réaliser une présentation (Microsoft Powerpoint ou équivalent) ;
• Ordinateur équipé de logiciels permettant de réaliser un dossier de recherche (Microsoft Word ou équivalent) ;
• Accès à Internet.

Remis par EXPERLIGENCE aux apprenants :

• Support du cours ;
• Le cas échéant, des documents complémentaires ;
• L’intitulé des exercices, des études de cas ;
• Le cas échéant, corrigés des exercices et des études de cas.

Sauf exception, ces documents sont proposés par défaut au format numérique.

Il est a noter que ces documents sont soumis aux législations relatives aux droits d’auteurs ; aussi, elles restent la propriété exclusive d’EXPERLIGENCE et ne devront être utilisé exclusivement pour les besoins de la formation. Toute reproduction, cession ou utilisation, même partielle ne pourra être effectuée sans l’accord écrit préalable de la société EXPERLIGENCE.

L’évaluation est fonction du cahier des charges de l’école et est convenu avec l’école au préalable.

Elle peut être effectuée en groupe (généralement pour les exercices et études de cas) et/ou individuelle (en générale pour les devoirs sur table et les partiels).

Ce peut être :

1. Evaluation continue : à discrétion d’EXPERLIGENCE pendant les cours :
   • Exercices notés ;
   • Etudes de cas notées ;
   • Devoir sur table noté.
2. Evaluation en fin de module :
   • Etude de cas finale ;
   • Devoir sur table.
3. Partiel
   • Lors du dernier cours ;
   • Lors d’un créneau spécialement réservé pour cela.

Il est à noter que l’intervenant d’EXPERLIGENCE se réserve la possibilité de faire faire un exercice ou une étude de cas notée sans préavis. De plus, toute absence à un sujet noté entrainera par défaut la note de 0/20, sous cas particulier et règlement contraire de l’école.

Pour les honoraires, nous consulter.

De part son business model, EXPERLIGENCE est en mesure de proposer différentes formes d’enveloppes budgétaires, à savoir :

• Intervention à l’heure sous forme d’honoraires  ;
• Forfait à la journée ;
• Forfait pour l’ensemble du cours.

Sont compris dans les honoraires :

• La réunion préparatoire d’analyse des besoins ;
• La préparation et/ou personnalisation du cours ;
• La préparation des exercices, études de cas et sujet(s) d’examens ;
• La préparation des supports qui seront remis aux apprenants ;
• La correction des exercices, études de cas et examens (deux cessions) ;
• La restitution à la direction pédagogique, des notes et des corrections des examens (selon un format numérique d’EXPERLIGENCE).

Déclaration d’activité de formation professionnelle enregistrée sous le numéro 11940950694 auprès du Préfet de région d’Ile-de-France. EXPERLIGENCE est exonéré de la taxe sur la valeur ajoutée pour les opérations effectuées dans le cadre de la formation professionnelle continue.